發(fā)布時間：2021-12-29 15:23

　　在經(jīng)典信號重建里模擬信號的采樣頻率應(yīng)遵循奈奎斯特采樣定理的要求。壓縮感知（Compressed Sensing,CS）以低于奈奎斯特定理要求的頻率對模擬信號進(jìn)行采樣,降低了信息獲取的時間和存儲成本。CS采樣獲得的信號需要通過非線性重建算法才能恢復(fù)出原信號。CS重建算法著重于研究如何加快信號重建的速度,同時最大程度地抑制信號的偽影成分。匹配追蹤（Matching Pursuit,MP）和凸優(yōu)化算法是CS理論的主要求解算法。匹配追蹤求解思路是迭代地尋找支撐集合。其中,多路徑匹配追蹤（Multipath Matching Pursuit,MMP）將重建問題建模為殘差最小化的樹搜索問題。MMP算法能夠獲得更準(zhǔn)確的重建結(jié)果,但帶來了更高的計算復(fù)雜度。凸優(yōu)化算法將非凸問題松弛到基于l1范數(shù)的凸問題,模型可以通過線性規(guī)劃進(jìn)行求解。在壓縮感知磁共振研究領(lǐng)域,凸優(yōu)化算法是最常使用的圖像重建算法,但計算復(fù)雜度高的缺點阻礙實時成像等技術(shù)。因此,本文研究更快的欠采樣信號的重建算法。本文提出了更快速的多路徑匹配追蹤算法,算法采用稀疏值自適應(yīng)搜索獲得性能更好的稀疏解,同時滿足更多場景的實際應(yīng)用。此外,每個搜索路徑... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１圖像的小波變換稀疏性分析??

圖２．２?ＯＭＰ算法在高斯隨機(jī)矩陣欠采樣下的信號重建結(jié)果??圖注圖（ａ）：原始稀疏信號冗＝１０，圖（ｂ）：?ＯＭＰ算法重建信號，圖（ｃ）：重建信號和原信??號的差值信號??

圖２．３?ＯＭＰ，?ＳｔＯＭＰ算法在高斯隨機(jī)矩陣欠采樣下＿維信號重建結(jié)果??圖注圖（ａｌ）？圖（ｃｌ）分別為：原信號，ＯＭＰ重建信號，ＯＭＰ重建信號和原信號的差值；圖??（ａ２）？圖（ｃ２）分別為：原信號，ＳｔＯＭＰ重建信號，ＳｔＯＭＰ重建信號和原信號的差值??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]壓縮感知基本理論:回顧與展望[J]. 邵文澤,韋志輝.  中國圖象圖形學(xué)報. 2012(01)
[2]壓縮傳感綜述[J]. 李樹濤,魏丹.  自動化學(xué)報. 2009(11)



本文編號：3556391